DAMEX:面向混合数据集的数据集感知专家混合模型用于可视化理解
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。构建一个通用检测器的关键问题是如何在大量混合数据集上最有效地训练模型?答案在于学习数据集特定的特征并将它们的知识组合在一个单一模型中。我们提出了一种解决方案,即基于数据集的专家混合模型 (DAMEX),通过训练专家成为数据集的 “专家”,学习将每个数据集的标记路由到相应的专家。在通用对象检测基准上的实验证明了我们超越了现有的最先进水平,平均提高了 10.2 个 AP 分数,并比非 MoE...
该文章介绍了一种基于数据集的专家混合模型(DAMEX),通过训练专家成为数据集的“专家”,学习将每个数据集的标记路由到相应的专家,从而构建一个通用检测器。实验证明,DAMEX在通用对象检测基准上表现出稳定的优势,并超越了现有的最先进水平。